这一轮人工智能热潮，已经延续了数年。根据乌镇智库《全球人工智能发展报告（2017）》中的数据，自2000年以来，人工智能投资都集中在2012至2016这5年。2000年至2016年全球投资额288亿美元，其中224亿美元是在2012至2016这5年中投出的，占比超过70%；2000年至2016年全球AI企业投资频次6827次，其中这五年投资频次达到5661次，占比更是超过80%。很明显，近几年人工智能产业热度远超十几年前。

人工智能热或在退潮

不过邬刚认为，这一轮人工智能热度已经在下降。“蛮多迹象表明潮水在退。首先，技术突破开始减速，前几年人工智能技术突破非常多，深度学习模型演进特别快，但从2017年已经开始放缓，特别是下半年以来，突破性的进展几乎没有；其次，人工智能技术工程化落地仍很困难，产业界试了一遭，发现大多数都不灵；第三，从投资人角度看，已经有新机会取代了AI的头牌位置。”邬刚解释，从投机资本走向大致可以判断一个行业的热度。

(相关资料图)

但邬刚表示，泡沫退却不一定是坏事。尤其对于有自我造血能力的公司而言，资本态度转冷反而能获益，当市场上没有那么多热钱支持无序竞争时，生存下来的公司可以更好地进行长期规划。以加速云为例，除了提供传统人工智能应用场景的高性能计算平台，邬刚还准备将平台技术与垂直行业进行深度结合，“我们把人工智能、高性能数字信号处理和FPGA本身的IO扩展性、实时性结合在一起，构造了一整套智能工业方案，去解决工业控制的实际问题。”

只有一个半应用赚到钱

近几年以深度学习为核心的人工智能技术发展很快，音视频领域更可见到很多应用尝试。但如邬刚所言，在工程化落地与商业运营方面，人工智能技术作为一个独立产业仍需更多的探索时间。

“真正挣钱的只有一个半应用，剩下的都没挣钱。” 邬刚认为，车牌识别是国内商业化最成功的人工智能应用，“你有没有注意到，全中国的停车场都变成不用拿卡的系统。”

根据前瞻产业研究院报告显示，2009至2017年中国智慧停车行业的市场规模逐年递增，从2009年的11.5亿元到2016年的62亿元，7年间的市场规模翻了5倍多，增长速度较快。报告预测，2018年我国智慧停车系统市场规模将达到102亿元，未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为23.36%，2022年市场规模将达到236亿元。

“还有半个是人脸识别，”邬刚告诉TechSugar，在安防与银行业，目前对人脸识别的需求都很大，从规模上来看，人脸识别产业规模将更大，但之所以视之为只落地一半，是因为现在的解决方案成本还比较高，“现在的方案都挺贵的，爆点是谁能做出一款150块钱的人脸识别相机。”

加速云是谁？加速云为什么而奋斗？

人工智能投资热如果趋冷，将考验包括加速云在内的人工智能初创公司将技术商业化落地能力。作为加速云的创始人兼CEO，邬刚要面对那个终极问题：加速云是谁，加速云为什么而奋斗？

“我们聚焦在加速能力上，采用FPGA做异构计算，把各种算法硬件化，从而给不同场景提供高性能的计算平台。加速云不仅提供硬件，还有各种IP，加速云提供IP、硬件和软件，构造出来的各种解决方案。”邬刚表示，加速云是一家以计算加速为核心业务，给各种应用场景提供高性能计算平台的公司，“实际上我们已经搞清楚加速云能做什么，不能做什么，该沿着什么样的方向去落地，我们的策略叫一横一纵。技术平台是一横，目前已经搭建起来，行业落地是一纵，加速云要把通信、人工智能、数字信号处理与FPGA技术等集成在一起，深度融合到我们聚焦的少数几个行业里面去。”

在人工智能三要素中，数据依赖于具体应用场景，算法决定处理效率上限，计算力决定处理能力下限，在加速云构建的高性能计算平台中，以硬件加速系统提供基础算力，以算法库及IP为应用提升效率，以软件串通起算法与硬件平台，打破异构计算方案实施中人力、经验与开发周期等瓶颈，确保客户能在深度学习、机器视觉、数字信号处理及高性能计算等相关领域快速部署应用。

邬刚强调，在帮助合作伙伴将人工智能技术商业化落地这条路上能否越走越宽，核心的要素还是人。对创业公司尤其如此，如果市场趋冷，是否有一个有战斗力的团队就是能否生存下去的关键。“加速云要找更多的人，有自驱能力的牛人，”邬刚最后总结道，“很多人觉得创业公司没钱，凑合凑合找俩人能干活就行了，但这种想法是错的。正是因为是创业公司，才需要找牛人，只有找到一堆有自驱能力的牛人，才能赢别人。”

附录：加速云2018新品发布会部分产品信息列表

加速云本次推出的新产品为：两个系列硬件加速产品（SC-OPS，SC-VPX）、两个IP库（FDNN，FBLAS）、三大解决方案（深度学习解决方案、高性能计算及数字信号处理解决方案、边缘计算解决方案）。

产品介绍：

SC-OPS是加速云推出的全球首张Intel Stratix 10 FPGA加速卡，采用Intel最新14nm工艺的Stratix10 GX2800 FPGA器件，可以广泛应用于数据中心、云计算、机器视觉、深度学习、高性能计算、仿真、金融等领域。

SC-VPX是全球计算密度最高的VPX刀片加速平台，采用Intel Stratix 10 GX2800器件，兼容GX1650，构造业界先进、灵活、高效的信号处理和深度学习架构，主要定位高校研究所等单位的雷达，通信，深度学习相关领域的产品原型快速搭建和算法开发与应用。

深度学习加速库FDNN是国内首个支持通用卷积神经网络的FPGA加速库，基于RTL级代码，可以提供很高的性能和灵活配置特性。

高性能计算加速库FBLAS是业界更高性能的RTL级数学加速库。

解决方案介绍：

深度学习加速解决方案--加速云推出一整套基于FPGA的深度学习加速方案，包括SC-OPM/SC-OPF/SC-OPS加速卡及FDNN加速库，满足客户对深度学习高性能、灵活性加速要求。为了方便客户使用高层语言开发，加速云提供基于FPGA完整的OpenCL异构开发环境，快速实现用户自定义的深度学习加速方案。同时加速云也提供快速深度神经网络定制加速服务。

数字信号处理解决方案--针对雷达、通信等数字信号处理系统的要求，结合Intel最新14nm工艺的 Stratix10 FPGA系列，加速云提供了一套完整的硬件和软件相结合的解决方案，实现了高性能矩阵运算（矩阵乘、转置、求逆、QR分解）和超高速FFT（傅立叶变换）。为了方便客户使用高层语言开发，加速云提供基于FPGA完整的OpenCL异构开发环境，快速实现用户自定义的信号处理加速方案。

边缘计算解决方案--加速云智能工控解决方案采用高性能Intel Arria10 GX660器件, 具有模块化设计，强实时特性和高性能的算法IP加速、完整的OpenCL异构开发环境，可以实现新一代高性能边缘计算网关，应用于各种工业环境。

关键词： 人工智能 解决方案 信号处理